오늘날 위치 수집 기술의 발전과 모바일 기기의 증가로 사람의 이동 궤적 데이터를 활용할 기회가 증가하고 있다. 특히 스마트폰 궤적 데이터에서 체류 지점의 도출은 이를 기반으로 다음 방문 장소 예측, 소요 시간 예측, 장소 추천 등 다양한 응용에 기초가 되는 분석이다.본 연구는 스마트폰 GPS 궤적 데이터에서 체류 지점을 도출하고, 체류 지점에 대한 맥락정보 부여 방안에 초점을 두었다. 생활 패턴 마이닝을 최종 목표로 하여 맥락정보 생성 절차를 체계화하였다. 맥락정보 부여를 위해 카카오 POI를 사용하였으며, POI 카테고리의 재분류, 거주지 추정을 위한 건물군 데이터의 추가, 시간 정보를 고려한 맥락정보 수정 그리고 대단위 건물군내 상업시설 통합 등의 과정을 체계화하였다. 생성된 맥락정보를 바탕으로 개인의 체류 시간, 체류 빈도, 이동 궤적, 이동 반경을 속성값으로 생성하였다. 이후 생활 패턴 분석을 위해 차원 축소, 군집화 과정을 거쳐 각 군집의 특징을 파악하였 다. 본 연구는 안양시 거주민 47명의 약 일주일간 스마트폰 GPS 데이터를 수집하여 적용하였으며, 체계화 된 체류 지점과 맥락정보 를 활용하여 생활 패턴을 마이닝함으로써 맥락정보 활용 가능성을 입증하였다는 점에 의의가 있다.

사회적 상호작용에서 적절한 행동을 위해서는 사회인지적 정보 뿐 아니라 다양한 정서 정보의 처리 역시 중요하다. 정서의 처리과정은 자극의 속성 뿐 아니라 다양한 맥락과 외부 요인의 영향을 받는다. 본 연구는 정서처리에 영향을 미치는 요인들과 그 효과의 양상을 파악하기 위하여 생물형운동자극을 사용한 정서변별과제를 시행하였다. 첫 번째 과제에서는 분노, 행복, 또는 중립 정서를 지닌 단서자극과 함께 제시된 빨강, 초록, 흰색, 또는 노란색 중 하나의 색과 분노 또는 행복 정서를 지닌 표적자극을 비교하여, 단서자극에 비해 표적자극이 나타내는 정서를 판단 하도록 하였다. 두 번째 과제에서는 정서 중립 자극만을 사용하여 색의 효과를 조사하였다. 실험 결과, 표적자극의 특정 색과 정서 간 연합이 관찰되었다. 즉, 빨간색은 분노정서, 초록색은 행복정서 처리를 촉진하는 것으로 보였다. 또한, 단서자극과 표적자극의 정서가 일치할 때 표적자극 정서의 변별 정확도가 높았으나, 빨간색과 분노정서가 조합된 조건에서는 단서자극 정서의 영향을 받지 않았다. 두 번째 과제에서는 표적자극의 색에 의해 착각적인 정서반응이 나타남을 관찰하였다. 본 연구를 통해 기존에 주로 사용된 얼굴자극이 아닌 생물형운동자극을 이용해 자극의 정서처리 과정에 영향을 미치는 맥락 및 색 요인의 효과를 구체적으로 확인하였으며, 가능한 후속연구 및 임상적 연구에 대해 논의하였다.

최근 정보 기술의 발달과 GIS 논의 발전과 함께, 소셜 미디어 데이터의 생성과 공유에 대한 관심이 증대되고 있다. 소셜미디어를 통해 생성되는 트윗 데이터는 기존의 지리 정보와는 다르며, 이를 보완, 대체하고 있다. 이러한 트윗 데이터의 중요성에도 불구하고 지리학 분야에서 이에 대한 이론적 고찰 및 실증적 분석 연구가 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 트윗 데이터에 대한 논의를 정보 격차를 중심으로 이론적으로 고찰하며, 이를 바탕으로 트윗 데이터의 공간 패턴, 시간적 시각화, 사회-인구변수와의 관련성을 중심으로 실증적으로 탐색하는데 있다. 미국 킹 카운티를 사례로 한 연구 결과, 트윗 데이터가 공간 및 시간 측면의 집중적으로 분포함을 발견하였으며, 또한 도시-농촌 간 정보 격차가 나타나고 있음을 탐지하였다. 또한 트윗 데이터의 분포는 사회 인구 변수와의 회귀 분석 결과, 젊은 층 인구, 소득 변수 등과 일부 관련성을 가지는 것으로 나타났다.